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Python
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import os
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import re
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import requests
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import json
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from tools import AVAILABLE_TOOLS
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from config import get_config
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def get_llm_response(prompt: str, provider: str, cfg: dict) -> str:
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"""Invoca o provedor de LLM configurado."""
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if provider == "gemini":
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api_key = cfg.get("gemini_api_key")
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url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key={api_key}"
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payload = {"contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}]}
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res = requests.post(url, json=payload)
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if res.status_code == 200:
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return res.json()["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"]
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return f"Erro Gemini: {res.text}"
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elif provider == "ollama":
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ollama_host = os.getenv("OLLAMA_HOST", "http://ollama-lw4s8g4gc8gss4gkc4gg0wk4:11434")
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res = requests.post(f"{ollama_host}/api/generate", json={
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"model": os.getenv("OLLAMA_MODEL", "qwen2.5-coder:1.5b"),
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"prompt": prompt,
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"stream": False
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})
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if res.status_code == 200:
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return res.json().get("response", "")
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return f"Erro Ollama: {res.text}"
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return "Provedor desconhecido."
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def query_agent(prompt: str, override_provider: str = None) -> str:
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"""
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Motor Agente em Loop (ReAct): Pensamento -> Ação -> Observação -> Resposta Final.
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"""
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cfg = get_config()
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provider = override_provider or cfg.get("active_provider", "gemini")
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# Contexto de Ferramentas para a IA
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tools_desc = "\n".join([f"- {k}: {v['description']}" for k,v in AVAILABLE_TOOLS.items()])
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# Prompt especializado (sem chaves complexas)
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system_prompt_base = """Você é o [Antigravity VPS Agent].
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Sua missão é ser o SysAdmin de elite do Marcos. Você tem acesso root.
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### REGRAS:
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1. Responda em PORTUGUÊS (Brasil).
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2. Para agir, use o formato: [TOOL:nome_da_ferramenta] argumento [/TOOL]. Rode UMA ferramenta por vez.
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3. Para comandos de terminal, use a ferramenta 'run_bash_command'. Exemplo: [TOOL:run_bash_command] ls -la [/TOOL].
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4. Para ler arquivos do host, use 'read_vps_file'. Exemplo: [TOOL:read_vps_file] /etc/hosts [/TOOL].
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5. Após usar a ferramenta, você receberá a saída. O seu objetivo é resolver a solicitação do usuário.
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6. Quando terminar, sua resposta FINAL deve ter:
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- Um resumo técnico rápido.
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- Uma seção entre tags <REFINED> ... </REFINED> com uma tabela Markdown limpa ou resumo em tópicos (Nome: Valor) para o usuário leigo.
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7. Se for solicitado exibir uma imagem (ex: um logo, foto) que você achou no host, **exiba-a dentro da tag <REFINED>** usando markdown de imagem com o endpoint `/api/host_file?path=`. Exemplo: ``
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### FERRAMENTAS DISPONÍVEIS:
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{TOOLS_LIST}
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### EXEMPLO DE REFINAMENTO VISUAL:
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Relatório: Coletei os dados solicitados.
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<REFINED>
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### 📊 Status Global
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- **CPU**: 10%
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- **RAM**: 500MB livre
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</REFINED>
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"""
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system_prompt = system_prompt_base.replace("{TOOLS_LIST}", tools_desc)
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history = f"\nUsuário: {prompt}\n"
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max_loops = 10
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for _ in range(max_loops):
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full_prompt = system_prompt + history
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response = get_llm_response(full_prompt, provider, cfg)
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# Procura por chamadas de ferramentas na resposta
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match = re.search(r"\[TOOL:(.*?)\](.*?)\[/TOOL\]", response, re.IGNORECASE | re.DOTALL)
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if match:
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tool_name = match.group(1).strip()
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arg = match.group(2).strip()
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print(f"Agente usando ferramenta: {tool_name} -> {arg}")
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if tool_name in AVAILABLE_TOOLS:
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if tool_name in ["get_system_health", "get_docker_stats"]:
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observation = AVAILABLE_TOOLS[tool_name]["func"]()
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else:
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observation = AVAILABLE_TOOLS[tool_name]["func"](arg)
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else:
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observation = f"Erro: Ferramenta '{tool_name}' não encontrada. Use as ferramentas listadas ou 'run_bash_command'."
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# Adiciona ao histórico para a IA ler na próxima rodada
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history += f"\nAgente (Ação): {response}\nSISTEMA (Saída de {tool_name}): {observation}\n"
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else:
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# Se não tem comando, é a resposta final
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return response
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return "O agente atingiu o limite de tentativas para esta tarefa."
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